AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 超分辨重构 更多内容
  • 常用概念

    不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件,

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 内联超类

    内联类 这个重构操作允许您将类的成员移动到子类中,并删除类。这与提取类相反。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放在您想要内联的类的声明或引用位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Inline Superclass。 在打开的 Inline Superclass

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  • 提取超类

    提取类 此重构允许您选定现有类的成员创建新的类。这与内联类相反。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要将其成员提取到类中的任何位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Superclass。 在打开的Extract Superclass对话框中,提供重构参数。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 视频能否从低分辨率转高分辨?

    视频能否从低分辨率转高分辨? 您可以通过调用新建转码任务接口,将参数“upsample”设置为“1”开启上采样,将低分辨率的视频转码成高分辨率的视频。 父主题: 转码问题

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  • GPU加速型

    做到分钟级快速发放。 优秀的算生态: 拥有完善的算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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  • 向上/向下移动成员

    向上/向下移动成员 Pull Members Up重构允许您将类成员移动到类或接口。Push Members Down重构的作用恰恰相反,允许您将类成员移动到子类。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要向上拉或向下推类层次结构的字段或方法的声明上。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Pull

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 模型训练

    ;在模型计算方面,MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算,通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失;在参调优方面,采用动态参策略(如momentum、batch size等)使得模型收敛所需epoch个数降到最低;在底层优化方面,MoXing与底层华

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  • 方案概述

    FunctionGraph,用于实现视频分辨率转换。当 对象存储服务 OBS桶收到上传视频后,会自动调用函数服务转换视频分辨率,并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。 使用媒体处理 MPC,由 函数工作流 调用其新建转码接口创建转码任务,实现对原视频分辨率的转换。 方案优势 简单易用 用户只需要对接华为云对象存储服务

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  • 功能介绍

    全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型参数配置,包括:backbone、实时样本增强(随机翻转、裁切、对

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 如何判断源视频应转码成标清、高清或超清?

    如何判断源视频应转码成标清、高清或清? 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频,观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 清:1080*1920 高清:720*1280 标清:480*854/480*720 流畅:270*480/270*406

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 最新动态

    帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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